คำถามติดแท็ก density-estimation

การประเมินความหนาแน่นของหน้าต่าง Parzen อธิบายไว้ดังนี้ p ( x ) = 1nΣi = 1n1ชั่วโมง2ϕ ( xผม- xชั่วโมง)p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh) p(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{h^2} \phi \left(\frac{x_i - x}{h} \right) โดยที่คือจำนวนองค์ประกอบในเวกเตอร์,คือเวกเตอร์,คือความหนาแน่นของความน่าจะเป็นของ ,คือขนาดของหน้าต่าง Parzen และเป็นฟังก์ชันของหน้าต่างx p ( x ) x h ϕnnnxxxp ( x )p(x)p(x)xxxชั่วโมงhhφϕ\phi คำถามของฉันคือ: อะไรคือความแตกต่างพื้นฐานระหว่างฟังก์ชั่น Parzen Window และฟังก์ชั่นความหนาแน่นอื่น ๆ เช่นฟังก์ชั่นเกาส์เซียนเป็นต้น ฟังก์ชั่น Window Function ( ) ในการค้นหาความหนาแน่นของคืออะไร?xφϕ\phixxx ทำไมเราสามารถเสียบฟังก์ชั่นความหนาแน่นอื่น ๆ …

24 pdf  kernel-smoothing  intuition  density-estimation 

หลังจากผ่านการทดสอบทางคณิตศาสตร์สั้น ๆ เล็กน้อยฉันคิดว่าฉันมีสัญชาตญาณเล็กน้อยในการประมาณความหนาแน่นของเคอร์เนล แต่ฉันก็ทราบด้วยว่าการประมาณความหนาแน่นหลายตัวแปรสำหรับตัวแปรมากกว่าสามตัวอาจไม่ใช่ความคิดที่ดีในแง่ของคุณสมบัติทางสถิติของตัวประมาณค่า ดังนั้นในสถานการณ์ประเภทใดที่ฉันควรจะประเมินพูดความหนาแน่นของตัวแปรที่แยกจากกันโดยใช้วิธีการที่ไม่ใช้พารามิเตอร์? มันมีค่าพอที่จะเริ่มกังวลเกี่ยวกับการประมาณค่าสำหรับตัวแปรมากกว่าสองตัวหรือไม่? หากคุณสามารถชี้ไปที่ลิงค์ที่มีประโยชน์เกี่ยวกับการประยุกต์ใช้การประมาณค่าความหนาแน่นหลายตัวแปรนั้นจะดีมาก

14 nonparametric  pdf  kernel-smoothing  bivariate  density-estimation 

ฉันมีข้อสังเกตบางอย่างและฉันต้องการจำลองการสุ่มตัวอย่างตามข้อสังเกตเหล่านี้ ที่นี่ฉันพิจารณารูปแบบที่ไม่ใช่พารามิเตอร์โดยเฉพาะฉันใช้เคอร์เนลที่ราบเรียบเพื่อประเมิน CDF จากการสังเกตที่ จำกัด จากนั้นฉันวาดค่าที่สุ่มจาก CDF ที่ได้รับต่อไปนี้เป็นรหัสของฉัน (ความคิดคือการสุ่มสะสม ความน่าจะเป็นโดยใช้การแจกแจงแบบสม่ำเสมอและหาค่าผกผันของ CDF เทียบกับค่าความน่าจะเป็น) x = [randn(100, 1); rand(100, 1)+4; rand(100, 1)+8]; [f, xi] = ksdensity(x, 'Function', 'cdf', 'NUmPoints', 300); cdf = [xi', f']; nbsamp = 100; rndval = zeros(nbsamp, 1); for i = 1:nbsamp p = rand; [~, idx] = sort(abs(cdf(:, …

10 sampling  matlab  kernel-smoothing  density-estimation